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Mixpanel vs GA4 vs 앰플리튜드 장단점 완벽 비교 (2025ver)
현재 시장에서 대표적으로 사용되는 제품 분석 도구 (Product Analysis) 세가지 (GA4, Mixpanel, Amplitude)의 장단점을 2025년 기준으로 비교 분석한 글입니다. 실제 실무에서 도입이나 전환을 고민할 때 고려할 수 있는 차이점 위주로 정리했어요.
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마케팅 퍼널 개념부터 활용 사례까지, 100% 이해하기
이 글은 프로덕트 데이터 분석 개념 중 하나인 마케팅 퍼널(Marketing Funnel)의 개념과 모델을 소개하는 글입니다.
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Mixpanel
10분만에 끝내는 AI로 UI/UX 개선하는 4가지 방법 (Figma AI + 실험툴 추천)
기존엔 며칠씩 걸리던 UI/UX 개선, 이제는 AI로 10분 만에 가능해요. 디자인 생성부터 실험, 결과 분석까지 데이터 기반으로 사용자 경험을 빠르게 최적화하는 방법을 소개해드릴게요.
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[믹스패널 사례] 티맵 대리 기획팀 리더가 전하는 2,000만 서비스 티맵의 데이터 분석법
이 글은 "믹스패널 실제 사용 사례로" 대한민국 대표 모빌리티 서비스, 티맵과 티맵 대리 서비스가 믹스패널을 활용한 데이터 분석을 어떻게 하는지 소개하는 글입니다.
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AB테스트 성공적으로 설계하는 방법: 당신의 AB테스트가 실패하는 이유
A/B 테스트의 기본 개념과 간단한 설계 방법을 살펴볼 수 있습니다. 실제 네이버의 A/B 테스트 사례를 분석하며, 다른 기업은 A/B 테스트를 어떻게 활용하는지 알아보고, 유의미한 결과를 얻기 위한 효과적인 설계 방법도 알아보겠습니다.
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[믹스패널] 제품분석 툴 믹스패널, 모르면 아쉬운 꿀팁 10가지
이 글은 프로덕트 데이터 분석 툴, 믹스패널(Mixpanel)의 전반적인 사용 팁과 사용 시 놓치기 쉬운 꿀팁 10가지에 대해 소개하는 글입니다.
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구글 옵티마이즈 종료 이후, AB테스트 툴의 대안은?
이 글은 구글 옵티마이즈 종료 이후, 구글이 그 대체툴로 공인한 3대 abtest툴인 VWO, AB Tasty, Optimizely의 특징 및 장단점을 비교한 글입니다.
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Mixpanel로 코오롱몰의 전환율을 3배 높인 코오롱 인더스트리 | 데이터 기반 실험 문화 구축 사례
Mixpanel 도입으로 전환율 3배를 달성한 코오롱몰의 데이터 기반 실험 문화 구축 사례를 소개합니다. 이벤트 기반 분석, 실험 통합, Query API 활용까지 한 번에 정리했어요.
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UIUX 개선으로 네이버 매출 최대 실적!? UIUX 개선 사례 3
네이버가 2024 2분기 매출 최대 실적을 기록했습니다. 이번 글에서는 네이버가 어떤 UIUX 개선으로 이러한 성과를 이루었는지를 분석하고, 다른 IT서비스의 성공적인 UIUX 개선 사례를 알아볼 수 있습니다.
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[#AnalyticsForAll, 믹스패널 MeetUp] 알뜰폰 요금제 플랫폼, 모요에서 데이터 분석가 없이 데이터 분석하는법
이 글은 믹스패널(Mixpanel)의 한국 최초 MeetUp, #AnalyticsForAll의 두번째 세션 - 모요의 "분석가 없이도 잘해요"를 소개하는 글입니다.
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믹스패널 권한 설정 — 외부 파트너부터 민감 데이터 접근 권한까지 섬세하게 조정하기
믹스패널 권한 설정으로 최소 권한 원칙을 실무에 적용하는 방법 — 기본 역할부터 Custom Roles, Classified Data 접근 제어까지 단계별로 안내해드려요.
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[MCP9탄] MCP서버를 출시해 6개월 운영한 3개 SaaS 회사의 배움과 후회 (OneSignal, Customer.io, HG Insights)
자사 제품에 MCP 서버를 직접 만들어 6~9개월 운영한 Customer.io·OneSignal·HG Insights 3사 VP가 Mixpanel MXP 2026 샌프란시스코 패널 토크에서 공유한 배움과 교훈을 질문에 대한 솔직한 답변. MCP 도입의 진짜 효용과 한계, AI 에이전트 시대로의 전환, 다시 시작한다면 바꿀 것들까지 — B2B SaaS 빌더의 솔직한 회고를 소개합니다.
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[MCP8탄] 믹스패널 MCP, 보안 괜찮은가요? MCP에 대한 36개 걱정과 답변
마켓핏랩이 호스팅한 Data AI Talk 행사에서 slido로 받은 36개 질문을 5가지 의심(정확성·신뢰성, 보안, 도구 비교, 외부 연동, 운영·역할 변화)으로 묶어 답을 정리했어요. 각 질문의 짧은 답과 더 깊이 다루는 시리즈 글로 가는 안내까지 한 글에 담았습니다.
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[MCP7탄] 글로벌 기업의 Mixpanel MCP AI 사용 사례 6건을 소개합니다
Mixpanel MCP를 도입한 글로벌 6개 회사의 실제 사례를 정리했어요. 헬스케어 스타트업 Ditto, 동남아 핀테크 DANA, 음악 테크 SKIO Music, B2B SaaS Graffiti, 핀테크 Spritz Finance, 데이터 컨설턴트 Brainforge가 각자 다른 방식으로 데이터 병목을 풀어낸 이야기를 담았어요. > >
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[MCP6탄] MCP·AI 분석 전 꼭 해야 하는 이벤트 텍소노미와 데이터 거버넌스 점검 방법
AI에게 좋은 답을 받으려면 좋은 질문보다 좋은 데이터부터 잡아야 해요. signup, sign_up, UserSignUp이 섞였을때 AI가 답을 내면 어떻게 되는지, 그리고 AI 분석 전에 꼭 점검해야 할 데이터 거버넌스 6가지를 정리했어요.
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[MCP5탄]믹스패널 MCP 분석 스킬 만드는 법과 팀과 분석 스킬 같이 쓰는 세팅법
좋은 자동화 스킬을 알게 됐다면, 다음 질문은 "이걸 어떻게 내 클로드에 올리지?"예요. 클로드 데스크탑에서 스킬 폴더를 등록하는 두 가지 경로, 자동 트리거와 슬래시 명령어 호출 방식, 그리고 팀에 배포하는 흐름까지 — 4편의 자동화 스킬을 실제로 굴러가게 만드는 방법을 정리했어요.
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